Association Between Stride Parameters and Racetrack Curvature for Thoroughbred Chuckwagon Horses
Notice bibliographique
Résumé
Increased risk of musculoskeletal injury in galloping racehorses has been linked to decreased stride length and reduced speed over consecutive races prior to the injury. As racetrack curvature influences horses’ maximal speed, we hypothesized it also affects stride parameters. During training sessions, twenty-eight wagon-pulling Thoroughbred Chuckwagon horses were equipped with Global Navigation Satellite System (GNSS) loggers, allowing for identification of speed, stride length (SL) and stride frequency (SF), and average speed, SL and SF were calculated for consecutive 100 m sections. Effects of curvature on speed were investigated with a linear mixed model with speed as output variable, curvature as fixed factor, and horse as random factor. Effects of curvature and speed on stride parameters were investigated with linear mixed models with output variables SL and SF, continuous covariates speed, curvature, and the two-way interaction between curvature and speed as fixed factors, and horse as random factor. Curvature was associated with a significant increase in speed (p = 0.004), decrease in SL (p < 0.001) and increase in SF (p < 0.001), and for SL and SF the magnitude of these effects was dependent on speed (p < 0.001). At a curvature of 60° per 100 m, an increase in speed of 0.264 m/s was found compared to the straight, although this effect is likely confounded by fatigue. At the median speed of 14.5 m/s and a curvature of 60° per 100 m, a SF increase of 0.053 Hz (+2.4%) and a SL reduction of 0.137 m (−2.1%) was found compared to the straight. This is in the same order of magnitude as the 0.10 m SL reduction over consecutive races previously associated with increased injury risk. We conclude that, in Chuckwagon horses, interactions between speed and curvature are affecting stride parameters that have previously been identified as predictors of musculoskeletal injuries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».